简支箱梁在均布面荷载作用下的剪力滞效应分析

应用能量变分法证明了在均布面荷载作用下,在弹性变形范围内简支箱梁顶板恒出现负剪力滞,并给出了顶板弯曲法向应力的计算公式。     

基于FLAC软件模拟强夯加固吹填砂地基

基于港区陆域吹填项目,采用FLAC软件建立三维模型,模拟了不同夯能、夯击次数对强夯效果的影响,对强夯前后杨氏模量的变化进行了分析研究。结果表明,表层吹填砂厚度和下卧软土层分布对夯能的大小起着决定作用。对于下卧松散砂层,可适当加大夯击能量和夯击次数(7~8击),增加其处理深度和效果;而对于下卧软黏土层,可以适当减小夯击能量并增加夯击次数,以提高加固效果。夯击之后,表层吹填砂的杨氏模量有较大的提高,从原来的10 MPa提高到20~40 MPa。     

万家企业低碳行动

近日．国家发展改革委、工信部、交通运输部等十二个部门联合印发了《万家企业节能低碳行动实施方案》。万家企业是指年综合能源消费量10000吨标准煤以上以及有关部门制定的年综合能源消费量5000吨标准煤以上的重点用能单位。     

基于物元分析法的公路桥梁损伤等级评定研究

在构建桥梁损伤等级评定指标体系的基础上，采用 AHP确定了各指标的权重，运用物元分析的方法建立了桥梁损伤等级评定的数学模型，并利用模型评定结果，得到了某桥梁的损伤等级。     

第一次测试

<正>经过几个月紧锣密鼓的准备,F1的技术革命成果终于在赛道上亮相了。evo在西班牙赫雷兹赛道亲眼目睹了10支车队首次揭开他们2014年秘密武器的盖头早上7点半,当我们到达赫雷兹赛道时,天色渐亮。沐浴着晨光的运输车一字排开,F1围场内比往日小了一些,静悄悄的,这只是一场测试而已,还不至于到处充斥着赛车的轰鸣声。     

附加多个集中质量加筋板的自由振动分析北大核心CSCD

基于能量泛函变分的方法,研究附加多个集中质量纵横加筋板的自由振动特性。在处理板与筋条的变形协调约束条件时,通过引入拉格朗日乘子,把板、梁组合振动分析问题转化为处理一类无约束泛函变分问题,从而得到加筋板的广义特征值矩阵方程。通过集中质量点的形式引入板上装载设备质量。求解方程可以得到组合结构的各阶固有频率。以四边简支边界条件纵横离散加筋板为计算实例,通过特征值确定其振型并与仿真分析结果进行对比分析,表明其准确有效,可为此类工程问题的研究提供理论基础。     

城市地下道路分(合)流匝道通风阻力特性

为分析多点进出结构的城市地下道路空气流动特性,以长沙市营盘路湘江隧道为原型,通过现场实测、缩尺模型试验以及CFD软件数值模拟方法,对分(合)匝道通风阻力特性进行了研究,考察了雷诺数、风量比、分岔角度对分(合)流匝道阻力特性的影响规律。研究结果表明:1)主隧道与匝道风量比、主隧道与匝道夹角是影响分(合)流匝道局部阻力系数的关键因素;2)城市地下道路分(合)流匝道局部阻力变化特性,不宜简单套用通风管道的三通构件的参数;3)结合最小二乘法和Matlab软件对计算结果进行多因素回归分析,给出了基于长沙营盘路湘江隧道的分(合)流匝道主隧道和匝道的局部阻力系数关联式。研究结果可为复杂结构城市地下道路通风系统阻力特性分析及通风工程优化设计提供方法参考。     

基于截面分条法的“人”字形柔性桩结构试验研究

利用桩截面分条计算方法对“人”字形柔性桩结构现场试验的数据进行分析整理,研究了“人”字形柔性桩结构在水平荷载作用下,桩身弯矩和轴力的变化规律、桩截面应力分布及桩身组成材料的荷载分担特征。结果表明:柔性桩结构的桩身弯矩分布具有明显的结构整体承载特征;桩身轴力受周围岩土介质等影响,其分布变化比较复杂;桩身轴力值一般比桩身弯矩值大一个数量级,说明“人”字形柔性桩结构能够充分发挥桩体材料性能;柔性桩截面内力主要由其中钢筋提供,即提高配筋率,可显著提高柔性桩截面内力。     

基于劣化度计算的军用电站技术状态评价

提出基于劣化度计算的方法定量描述军用电站技术状态,并制定电站部件、子系统和整机劣化度评价模型,定量的分析了技术参数权重指标,依据劣化度计算结果制订了针对劣化度的维修决策方案。     

KYD水库底孔泄洪洞平底渐扩式消力池优化试验

通过新疆青河县KYD水库底孔泄洪洞平底渐扩式消力池设计方案的试验,发现消力池池深、池长、边墙高远不能满足安全泄流要求。优化方案试验结果表明,对于渐扩角1.37°的渐扩式消力池按等宽度矩形消力池估算时池长基本满足要求,但是池深估算误差较大。联立溢洪道设计规范中的渐扩式消力池共轭水深计算公式和渐扩式消力池池深经验公式可较准确地计算池深。为了减小跃后水流剧烈脉动,降低跃后水深,采用了悬栅式消能工。试验结果表明,水跃淹没度增大,悬栅起到了破碎栅条上部水跃剧烈回旋运动引起的表面漩滚,消力池内水深降低,最大水深减小1.0 m,陡坡段和消力内水流脉动明显减弱,浪花溅起高度明显小于加悬栅前。